特許 7459021 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-22

(45)【発行日】2024-04-01

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240325BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021101935

(22)【出願日】2021-06-18

(65)【公開番号】P2023000871

(43)【公開日】2023-01-04

【審査請求日】2022-08-09

(73)【特許権者】

【識別番号】500257300

【氏名又は名称】ＬＩＮＥヤフー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】兵藤 安昭

(72)【発明者】

【氏名】竹田 昌史

(72)【発明者】

【氏名】田邉 昭博

(72)【発明者】

【氏名】助光 康大

【審査官】永野 一郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１６９９００（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１７５２０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１９０２１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１０１６５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０３２１７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１５１５８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１０１６９５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

利用者のコンテキスト情報と、地域に関する情報とを収集する取得部と、
前記利用者のコンテキスト情報から、前記利用者が移住につながるような特定の行動を取っている場合に、前記利用者が現在の居住地域から離れたい人であって潜在的な移住希望者であると推定する推定部と、
潜在的な移住希望者であると推定された前記利用者が現在の居住地域から離れたい理由と適合する地域を移住先候補として選定する選定部と、
移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供部と、
を備え、
前記推定部は、前記利用者が日常の業務や帰省とは関係なく個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、前記利用者が潜在的な移住希望者であると推定する
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記選定部は、前記利用者と各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出し、前記親密スコアに基づいて前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記選定部は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出し、前記特徴スコアに基づいて前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記選定部は、前記利用者のコンテキスト情報に基づいて、前記利用者の移住希望理由に応じた特徴に関する前記特徴スコアを抽出し、抽出された前記特徴スコアに基づいて前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記選定部は、前記利用者と各地域との相性の良さを示す親密スコアと、各地域の特徴に関する特徴スコアとをそれぞれ算出し、前記親密スコアと前記特徴スコアとの合計スコアに基づいて前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記選定部は、算出されたスコアの高い順に、前記利用者に適合する地域を移住先候補として選定する
ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記選定部は、前記利用者のコンテキスト情報に基づいて、前記利用者が日中に在宅しているにもかかわらず、収入に大きな変化がない場合や、離職又は転職をした様子がない場合には、前記利用者がテレワークを行っていると推定し、前記利用者に対して、現在の勤務先や住環境に基づいて、現在よりも家賃が安く、ネット環境があり、かつ勤務先に移動しやすい場所を移住先候補として選定する
ことを特徴とする請求項１～６のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記取得部は、前記利用者のコンテキスト情報として、前記利用者の属性情報、位置情報及び履歴情報のうち少なくとも１つを収集する
ことを特徴とする請求項１～７のうちいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項9】

情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
利用者のコンテキスト情報と、地域に関する情報とを収集する取得工程と、
前記利用者のコンテキスト情報から、前記利用者が移住につながるような特定の行動を取っている場合に、前記利用者が現在の居住地域から離れたい人であって潜在的な移住希望者であると推定する推定工程と、
潜在的な移住希望者であると推定された前記利用者が現在の居住地域から離れたい理由と適合する地域を移住先候補として選定する選定工程と、
移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供工程と、
を含み、
前記推定工程では、前記利用者が日常の業務や帰省とは関係なく個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、前記利用者が潜在的な移住希望者であると推定する
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項10】

利用者のコンテキスト情報と、地域に関する情報とを収集する取得手順と、
前記利用者のコンテキスト情報から、前記利用者が移住につながるような特定の行動を取っている場合に、前記利用者が現在の居住地域から離れたい人であって潜在的な移住希望者であると推定する推定手順と、
潜在的な移住希望者であると推定された前記利用者が現在の居住地域から離れたい理由と適合する地域を移住先候補として選定する選定手順と、
移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供手順と、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムであって、
前記推定手順では、前記利用者が日常の業務や帰省とは関係なく個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、前記利用者が潜在的な移住希望者であると推定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

地域の属性に従う複数のカテゴリである複数のクラスタのうち消費者の居住地域に予め割り当てられているクラスタを表す情報を参照して、ターゲットエリア内に位置したと特定された各消費者の居住地域のクラスタを特定し、ターゲットエリア内に位置したと特定された各消費者の特定されたクラスタを表すターゲットエリアクラスタ情報を作成する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特許第５３１３０９１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の従来技術では、単純に地域に応じた情報を提供しているにすぎない。例えば、上記の従来技術では、現在の居住地域から離れたい人を特定して、現在の居住地域から離れたい理由とマッチする地域への移住の提案や関連広告を提供することはできない。

【0005】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願に係る情報処理装置は、利用者のコンテキスト情報と、地域に関する情報とを収集する取得部と、前記利用者のコンテキスト情報から、前記利用者が移住につながるような特定の行動を取っている場合に、前記利用者が現在の居住地域から離れたい人であって潜在的な移住希望者であると推定する推定部と、潜在的な移住希望者であると推定された前記利用者が現在の居住地域から離れたい理由と適合する地域を移住先候補として選定する選定部と、移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供部と、を備え、前記推定部は、前記利用者が日常の業務や帰省とは関係なく個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、前記利用者が潜在的な移住希望者であると推定することを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

実施形態の一態様によれば、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。

【図2】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る情報提供装置の構成例を示す図である。

【図5】図５は、利用者情報データベースの一例を示す図である。

【図6】図６は、履歴情報データベースの一例を示す図である。

【図7】図７は、移住先候補情報データベースの一例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。

【図9】図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0010】

〔１．情報処理方法の概要〕
まず、図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置が行う情報処理方法の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理方法の概要を示す説明図である。なお、図１では、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報を提供する場合を例に挙げて説明する。

【0011】

図１に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。端末装置１０と情報提供装置１００とは、それぞれネットワークＮ（図２参照）を介して有線又は無線で互いに通信可能に接続される。本実施形態では、端末装置１０は、情報提供装置１００と連携する。

【0012】

端末装置１０は、利用者Ｕ（ユーザ）により使用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、４Ｇ（Generation）やＬＴＥ（Long Term Evolution）等の無線通信網を介して任意のサーバ装置と通信を行うことができる携帯端末装置である。また、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の画面であって、タッチパネルの機能を有する画面を有し、利用者Ｕから指やスタイラス等によりタップ操作、スライド操作、スクロール操作等、コンテンツ等の表示データに対する各種の操作を受付ける。なお、画面のうち、コンテンツが表示されている領域上で行われた操作を、コンテンツに対する操作としてもよい。また、端末装置１０は、スマートデバイスのみならず、デスクトップＰＣ（Personal Computer）やノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

【0013】

情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０と連携し、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、各種アプリケーション（以下、アプリ）等に対するＡＰＩ（Application Programming Interface）サービス等と、各種データを提供する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。

【0014】

また、情報提供装置１００は、各利用者Ｕの端末装置１０に対して、オンラインで何らかのＷｅｂサービスを提供する情報処理装置であってもよい。例えば、情報提供装置１００は、Ｗｅｂサービスとして、インターネット接続、検索サービス、ＳＮＳ（Social Networking Service）、電子商取引、電子決済、オンラインゲーム、オンラインバンキング、オンライントレーディング、宿泊・チケット予約、動画・音楽配信、ニュース、地図、ルート検索、経路案内、路線情報、運行情報、天気予報等のサービスを提供してもよい。実際には、情報提供装置１００は、上記のようなＷｅｂサービスを提供する各種サーバと連携し、Ｗｅｂサービスを仲介してもよいし、Ｗｅｂサービスの処理を担当してもよい。

【0015】

なお、情報提供装置１００は、利用者Ｕに関する利用者情報を取得可能である。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの性別、年代、居住地域といった利用者Ｕの属性に関する情報を取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）とともに利用者Ｕの属性に関する情報を記憶して管理する。

【0016】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置や日時の履歴である位置履歴を端末装置１０から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を検索サーバ（検索エンジン）から取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴をコンテンツサーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの商品購入や決済処理の履歴である購入履歴（決済履歴）を電子商取引サーバや決済処理サーバから取得する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕのマーケットプレイスへの出品の履歴である出品履歴や販売履歴を電子商取引サーバや決済サーバから取得してもよい。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの投稿の履歴である投稿履歴を口コミの投稿サービスを提供する投稿サーバやＳＮＳサーバから取得する。

【0017】

本実施形態では、情報提供装置１００は、利用者Ｕのコンテキスト情報から、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域（エリア）に関する情報を提供する。このとき、情報提供装置１００は、利用者Ｕが移住につながるような特定の行動を取っている場合に、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。

【0018】

例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕが日常の業務や帰省等とは関係なく（訪問する必要性もなく）個人的に頻繁に同じ地域を訪れている場合、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。具体的には、情報提供装置１００は、利用者Ｕの位置履歴やＳＮＳ、鉄道・飛行機のチケットの購入履歴、高速バス・ホテル等の予約履歴、日常生活圏域にはない店舗等での決済履歴等から、利用者Ｕが定期的に特定の地域を訪れていると推測される場合、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。

【0019】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが頻繁にパワハラ対応ページやメンタルヘルス対応ページ等を見ている場合、あるいはＳＮＳや検索履歴等において現在の人間関係や生活に悩みを抱えていることが推測される場合、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。

【0020】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが頻繁にＵターン（Ｉターン、Ｊターン含む）転職ページや現在の居住地域とは異なる他の地域の仕事紹介ページを見ている場合、地方での就農等に関するページを見ている場合、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。

【0021】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが頻繁に地方の物件を検索している場合や、移住に関する自治体の支援制度等を調べている場合、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。

【0022】

さらに、情報提供装置１００は、利用者Ｕの検索ワード（検索クエリ）の傾向や、利用者Ｕの普段の労働時間や睡眠時間等から、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。このとき、情報提供装置１００は、利用者ＵのＳＮＳやスケジュール情報、端末装置１０の目覚まし時計（アラーム）の設定、端末装置１０又はアプリの操作履歴や利用時間帯、位置履歴に基づく在宅時間・出勤時間・帰宅時間等から、利用者Ｕの普段の労働時間や睡眠時間等を推定してもよい。

【0023】

また、情報提供装置１００は、利用者ごとに、移動履歴や検索履歴等から、各地域に対する親密スコアを算出する。親密スコアは、利用者Ｕとその地域との相性の良さ（親和性）を示す。そして、情報提供装置１００は、算出された親密スコアの高い地域（親密エリア）の転職情報や住宅情報を提案する。このとき、情報提供装置１００は、算出された親密スコアが最も高い地域の転職情報や住宅情報を提案してもよいし、算出された親密スコアの上位ｎ位までの地域（親密スコアの上位層の地域）の転職情報や住宅情報を提案してもよい。

【0024】

また、情報提供装置１００は、地域ごとに、その地域の特徴に関する特徴スコアを算出する。地域の特徴は、例えば自然環境や地理的特性（農村・漁村、離島、山、海、河川、湖沼等）、特徴的な施設や場所、地域住民の傾向、主要な産業や産品、地域イベント等である。情報提供装置１００は、利用者Ｕの移住希望理由（原因）と、これらの特徴スコアとから、利用者Ｕと各地域とのマッチングを行って、提案地域を選定して、選定された地域の情報を提供する。

【0025】

利用者Ｕの移住希望理由（原因）は、十分に考慮する必要がある。例えば、東京に在住の利用者Ｕが都会の喧騒を離れて田舎で生活したいと考えている場合に、大阪や名古屋等の大都市圏への移住を提案しても、利用者Ｕには訴求しないと思われる。

【0026】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの過去の移動データ等に基づいて、利用者Ｕが移住しやすい地域等を検索して、検出された地域の情報を提供する。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの引っ越し履歴等に基づいて、利用者Ｕにマッチする地域を提供する。

【0027】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕに対する地域情報の提供だけに限らず、選定された地域の自治体に、その自治体への移住希望者のペルソナ（移住希望者の人物像）に関する情報を提供してもよい。また、情報提供装置１００は、選定された地域の自治体に対して、その自治体への移住希望者のペルソナに応じた広告（潜在的な移住希望者に向けた広告）を出すことを提案してもよい。

【0028】

また、情報提供装置１００は、利用者ごとに、その利用者にマッチする地域に関するランキングを生成して提示してもよい。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕに対して、「あなたの」移住しやすい地域ランキングを生成して提示してもよい。

【0029】

なお、情報提供装置１００は、利用者Ｕが行ったことがない地域であっても、利用者Ｕの属性や行動履歴、趣味・興味等から、利用者Ｕにマッチすると推測される地域を提供してもよい。

【0030】

また、情報提供装置１００は、現在東京に住んでいる利用者Ｕが東京にいる必要がなくなった場合に、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定してもよい。例えば、テレワークも東京を離れる理由となり得る。情報提供装置１００は、利用者Ｕが日中に在宅している（出社していない）にもかかわらず、収入（年収）に大きな変化がない場合や、離職・転職等をした様子がない場合には、利用者Ｕがテレワークを行っていると推定してもよい。なお、利用者Ｕがノマドワーカーである場合も同様である。

【0031】

このとき、情報提供装置１００は、テレワークを行っている利用者Ｕに対して、現在の勤務先や住環境等を考慮して、現在よりも家賃が安く、ネット環境があり、かつ勤務先に移動しやすい場所を選定して、移住先候補（移住候補地）として提案する。

【0032】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕがワーケーション（ワーク＋バケーション）の場所を探している場合、あるいは、利用者Ｕが潜在的なワーケーションの希望者である場合、利用者Ｕにマッチする地域であることに加えて、通信環境が整っている地域（ネットワークに接続可能な地域）を検索して、ワーケーションの場所として提案してもよい。さらに、情報提供装置１００は、ミーティングルーム等、会議ができる場所がある地域を検索して、ワーケーションの場所として提案してもよい。

【0033】

このとき、情報提供装置１００は、ワーケーションを希望する利用者Ｕに対して、地域の情報として、その地域の家賃相場や、インフラストラクチャー等に関する情報を提供する。

【0034】

また、情報提供装置１００は、利用者Ｕが子供のために地方に移動したいと希望する場合、潜在的な移住希望者であると推定してもよい。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕが地方の自然環境や教育環境（学校、塾等）や、地方自治体の子育て・教育関連の補助金等を調べている場合、潜在的な移住希望者であると推定する。このとき、情報提供装置１００は、自然環境や教育環境、子育て支援等が充実している場所を提案する。

【0035】

〔１－１．潜在的な移住希望者への地域情報の提供方法〕
ここで、図１を参照して、潜在的な移住希望者への地域情報の提供方法について説明する。

【0036】

図１に示すように、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、利用者Ｕのコンテキスト情報を収集する（ステップＳ１）。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕのコンテキスト情報として、利用者Ｕの属性情報や各種履歴情報を収集する。また、情報提供装置１００は、端末装置１０から位置情報を収集する。

【0037】

続いて、情報提供装置１００は、利用者Ｕのコンテキスト情報から、潜在的な移住希望者を推定する（ステップＳ２）。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの現況から、利用者Ｕが現在の居住地域を離れることを潜在的に望んでいると推測される場合、所定の目的（子供の教育、趣味、ライフスタイル等）のための環境を求めている場合、あるいは利用者Ｕが所定の地域になじんでいて移住を勧めれば移住する可能性があると判断した場合、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。

【0038】

続いて、情報提供装置１００は、利用者Ｕと各地域との相性の良さ（親和性）を示す親密スコアを算出する（ステップＳ３）。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕが個人的に頻繁に特定の地域を訪れている場合、あるいは利用者Ｕが頻繁に特定の地域について検索している場合、利用者Ｕとその特定の地域との親密スコアを高く算出する。なお、情報提供装置１００は、利用者Ｕがその特定の地域において地元の住人と同じような行動を取っている場合（例えば、訪れるたびに地域住民が主に利用するスーパー等で同じような買い物をしている等）、利用者Ｕとその特定の地域との親密スコアをより高く算出してもよい。すなわち、情報提供装置１００は、利用者Ｕと各地域との親密スコアとして、利用者Ｕと地域住民との行動の類似性を算出してもよい。

【0039】

続いて、情報提供装置１００は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出する（ステップＳ４）。例えば、情報提供装置１００は、各地域の自然環境や地理的特性、特徴的な施設や場所、地域住民の傾向、主要な産業や産品、地域イベント等について、それぞれスコアを算出する。なお、情報提供装置１００は、利用者ごとに、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出してもよい。すなわち、情報提供装置１００は、同じ特徴であっても、利用者がどのような特徴を重視するかに応じて、各地域の特徴に関する特徴スコアを変化させてもよい。

【0040】

続いて、情報提供装置１００は、親密スコア及び特徴スコアに基づいて、利用者Ｕと各地域とのマッチングを行う（ステップＳ５）。例えば、情報提供装置１００は、地域ごとに、利用者Ｕの移住希望理由（原因）に応じた地域の特徴に関する特徴スコアを抽出する。このとき、情報提供装置１００は、利用者Ｕの移住希望理由（原因）が肯定的（積極的）なものであれば、利用者Ｕの移住希望理由（原因）に適合する地域の特徴に関する特徴スコアを抽出する。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの移住希望理由（原因）が否定的（消極的）なものであれば、利用者Ｕの移住希望理由（原因）に適合しない地域の特徴に関する特徴スコアを抽出する。そして、情報提供装置１００は、抽出された特徴スコアと親密スコアの合計値が高い順に並べて、上位ｎ位までの地域（合計スコアの上位層の地域）を、利用者Ｕの移住先候補となる地域として選定してもよい。

【0041】

なお、実際には、情報提供装置１００は、親密スコアと特徴スコアとのうちいずれか一方のみに基づいて、利用者Ｕの移住先候補となる地域を選定してもよい。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの移住希望理由（原因）が肯定的（積極的）なものである場合には、親密スコアのみに基づいて、利用者Ｕの移住先候補となる地域を選定してもよい。また、情報提供装置１００は、利用者Ｕの移住希望理由（原因）が否定的（消極的）なものである場合には、利用者Ｕの移住希望理由（原因）に適合しない地域の特徴に関する特徴スコアを抽出し、抽出された特徴スコアのみに基づいて、利用者Ｕの移住先候補となる地域を選定してもよい。すなわち、情報提供装置１００は、親密スコアと特徴スコアとのうち少なくとも一方に基づいて、利用者Ｕの移住先候補となる地域を選定するものでもよい。

【0042】

続いて、情報提供装置１００は、ネットワークＮ（図２参照）を介して、利用者Ｕの移住先候補となる地域に関する情報を利用者Ｕの端末装置１０に提供する（ステップＳ６）。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕの移住先候補となる地域の物件（又は不動産）や、移住・就職・転職の相談先、自治体等の各種支援制度等に関する情報や広告を端末装置１０に提供する。

【0043】

これにより、本実施形態に係る情報提供装置１００は、潜在的な移住希望者を推定し、潜在的な移住希望者に対して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報を提供することができる。

【0044】

〔２．情報処理システムの構成例〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００が含まれる情報処理システム１の構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と情報提供装置１００とを含む。これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）や、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）である。

【0045】

また、図２に示す情報処理システム１に含まれる各装置の数は図示したものに限られない。例えば、図２では、図示の簡略化のため、端末装置１０を１台のみ示したが、これはあくまでも例示であって限定されるものではなく、２台以上であってもよい。

【0046】

端末装置１０は、利用者Ｕによって使用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、スマートフォンやタブレット端末等のスマートデバイス、フィーチャーフォン、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、通信機能を備えたゲーム機、カーナビゲーションシステム、スマートウォッチやヘッドマウントディスプレイ等のウェアラブルデバイス（Wearable Device）、スマートグラス等である。

【0047】

また、かかる端末装置１０は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、４Ｇ（4th Generation）、５Ｇ（5th Generation：第５世代移動通信システム）等の無線通信網や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の近距離無線通信を介してネットワークＮに接続し、情報提供装置１００と通信することができる。

【0048】

情報提供装置１００は、例えばＰＣやサーバ装置、あるいはメインフレーム又はワークステーション等である。なお、情報提供装置１００は、クラウドコンピューティングにより実現されてもよい。

【0049】

〔３．端末装置の構成例〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成について説明する。図３は、端末装置１０の構成例を示す図である。図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、表示部１２と、入力部１３と、測位部１４と、センサ部２０と、制御部３０（コントローラ）と、記憶部４０とを備える。

【0050】

（通信部１１）
通信部１１は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、情報提供装置１００との間で情報の送受信を行う。例えば、通信部１１は、ＮＩＣ（Network Interface Card）やアンテナ等によって実現される。

【0051】

（表示部１２）
表示部１２は、位置情報等の各種情報を表示する表示デバイスである。例えば、表示部１２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid Crystal Display）や有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescent Display）である。また、表示部１２は、タッチパネル式のディスプレイであるが、これに限定されるものではない。

【0052】

（入力部１３）
入力部１３は、利用者Ｕから各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、入力部１３は、文字や数字等を入力するためのボタン等を有する。なお、入力部１３は、入出力ポート（I/O port）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等であってもよい。また、表示部１２がタッチパネル式のディスプレイである場合、表示部１２の一部が入力部１３として機能する。また、入力部１３は、利用者Ｕから音声入力を受け付けるマイク等であってもよい。マイクはワイヤレスであってもよい。

【0053】

（測位部１４）
測位部１４は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の衛星から送出される信号（電波）を受信し、受信した信号に基づいて、自装置である端末装置１０の現在位置を示す位置情報（例えば、緯度及び経度）を取得する。すなわち、測位部１４は、端末装置１０の位置を測位する。なお、ＧＰＳは、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の一例に過ぎない。

【0054】

また、測位部１４は、ＧＰＳ以外にも、種々の手法により位置を測位することができる。例えば、測位部１４は、位置補正等のための補助的な測位手段として、下記のように、端末装置１０の様々な通信機能を利用して位置を測位してもよい。

【0055】

（Ｗｉ－Ｆｉ測位）
例えば、測位部１４は、端末装置１０のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）通信機能や、各通信会社が備える通信網を利用して、端末装置１０の位置を測位する。具体的には、測位部１４は、Ｗｉ－Ｆｉ通信等を行い、付近の基地局やアクセスポイントとの距離を測位することにより、端末装置１０の位置を測位する。

【0056】

（ビーコン測位）
また、測位部１４は、端末装置１０のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能を利用して位置を測位してもよい。例えば、測位部１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機能によって接続されるビーコン（beacon）発信機と接続することにより、端末装置１０の位置を測位する。

【0057】

（地磁気測位）
また、測位部１４は、予め測定された構造物の地磁気のパターンと、端末装置１０が備える地磁気センサとに基づいて、端末装置１０の位置を測位する。

【0058】

（ＲＦＩＤ測位）
また、例えば、端末装置１０が駅改札や店舗等で使用される非接触型ＩＣカードと同等のＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグの機能を備えている場合、もしくはＲＦＩＤタグを読み取る機能を備えている場合、端末装置１０によって決済等が行われた情報とともに、使用された位置が記録される。測位部１４は、かかる情報を取得することで、端末装置１０の位置を測位してもよい。また、位置は、端末装置１０が備える光学式センサや、赤外線センサ等によって測位されてもよい。

【0059】

測位部１４は、必要に応じて、上述した測位手段の一つ又は組合せを用いて、端末装置１０の位置を測位してもよい。

【0060】

（センサ部２０）
センサ部２０は、端末装置１０に搭載又は接続される各種のセンサを含む。なお、接続は、有線接続、無線接続を問わない。例えば、センサ類は、ウェアラブルデバイスやワイヤレスデバイス等、端末装置１０以外の検知装置であってもよい。図３に示す例では、センサ部２０は、加速度センサ２１と、ジャイロセンサ２２と、気圧センサ２３と、気温センサ２４と、音センサ２５と、光センサ２６と、磁気センサ２７と、画像センサ（カメラ）２８とを備える。

【0061】

なお、上記した各センサ２１～２８は、あくまでも例示であって限定されるものではない。すなわち、センサ部２０は、各センサ２１～２８のうちの一部を備える構成であってもよいし、各センサ２１～２８に加えてあるいは代えて、湿度センサ等その他のセンサを備えてもよい。

【0062】

加速度センサ２１は、例えば、３軸加速度センサであり、端末装置１０の移動方向、速度、及び、加速度等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。ジャイロセンサ２２は、端末装置１０の角速度等に基づいて３軸方向の傾き等の端末装置１０の物理的な動きを検知する。気圧センサ２３は、例えば端末装置１０の周囲の気圧を検知する。

【0063】

端末装置１０は、上記した加速度センサ２１やジャイロセンサ２２、気圧センサ２３等を備えることから、これらの各センサ２１～２３等を利用した歩行者自律航法（ＰＤＲ：Pedestrian Dead-Reckoning）等の技術を用いて端末装置１０の位置を測位することが可能になる。これにより、ＧＰＳ等の測位システムでは取得することが困難な屋内での位置情報を取得することが可能になる。

【0064】

例えば、加速度センサ２１を利用した歩数計により、歩数や歩くスピード、歩いた距離を算出することができる。また、ジャイロセンサ２２を利用して、利用者Ｕの進行方向や視線の方向、体の傾きを知ることができる。また、気圧センサ２３で検知した気圧から、利用者Ｕの端末装置１０が存在する高度やフロアの階数を知ることもできる。

【0065】

気温センサ２４は、例えば端末装置１０の周囲の気温を検知する。音センサ２５は、例えば端末装置１０の周囲の音を検知する。光センサ２６は、端末装置１０の周囲の照度を検知する。磁気センサ２７は、例えば端末装置１０の周囲の地磁気を検知する。画像センサ２８は、端末装置１０の周囲の画像を撮像する。

【0066】

上記した気圧センサ２３、気温センサ２４、音センサ２５、光センサ２６及び画像センサ２８は、それぞれ気圧、気温、音、照度を検知したり、周囲の画像を撮像したりすることで、端末装置１０の周囲の環境や状況等を検知することができる。また、端末装置１０の周囲の環境や状況等から、端末装置１０の位置情報の精度を向上させることが可能になる。

【0067】

（制御部３０）
制御部３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ、入出力ポート等を有するマイクロコンピュータや各種の回路を含む。また、制御部３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路等のハードウェアで構成されてもよい。制御部３０は、送信部３１と、受信部３２と、処理部３３とを備える。

【0068】

（送信部３１）
送信部３１は、例えば入力部１３を用いて利用者Ｕにより入力された各種情報や、端末装置１０に搭載又は接続された各センサ２１～２８によって検知された各種情報、測位部１４によって測位された端末装置１０の位置情報等を、通信部１１を介して情報提供装置１００へ送信することができる。

【0069】

（受信部３２）
受信部３２は、通信部１１を介して、情報提供装置１００から提供される各種情報や、情報提供装置１００からの各種情報の要求を受信することができる。

【0070】

（処理部３３）
処理部３３は、表示部１２等を含め、端末装置１０全体を制御する。例えば、処理部３３は、送信部３１によって送信される各種情報や、受信部３２によって受信された情報提供装置１００からの各種情報を表示部１２へ出力して表示させることができる。

【0071】

（記憶部４０）
記憶部４０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク等の記憶装置によって実現される。かかる記憶部４０には、各種プログラムや各種データ等が記憶される。

【0072】

〔４．情報提供装置の構成例〕
次に、図４を用いて、実施形態に係る情報提供装置１００の構成について説明する。図４は、実施形態に係る情報提供装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

【0073】

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線又は無線で接続される。

【0074】

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図４に示すように、記憶部１２０は、利用者情報データベース１２１と、履歴情報データベース１２２と、移住先候補情報データベース１２３とを有する。

【0075】

（利用者情報データベース１２１）
利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕに関する利用者情報を記憶する。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの属性等の種々の情報を記憶する。図５は、利用者情報データベース１２１の一例を示す図である。図５に示した例では、利用者情報データベース１２１は、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「年齢」、「性別」、「自宅」、「勤務地」、「興味」といった項目を有する。

【0076】

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。なお、「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕの連絡先（電話番号、メールアドレス等）であってもよいし、利用者Ｕの端末装置１０を識別するための識別情報であってもよい。

【0077】

また、「年齢」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの年齢を示す。なお、「年齢」は、利用者Ｕの具体的な年齢（例えば３５歳など）を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの年代（例えば３０代など）を示す情報であってもよい。あるいは、「年齢」は、利用者Ｕの生年月日を示す情報であってもよいし、利用者Ｕの世代（例えば８０年代生まれなど）を示す情報であってもよい。また、「性別」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの性別を示す。

【0078】

また、「自宅」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの自宅の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「自宅」は、「ＬＣ１１」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「自宅」は、地域名や住所であってもよい。

【0079】

また、「勤務地」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの勤務地（学生の場合は学校）の位置情報を示す。なお、図５に示す例では、「勤務地」は、「ＬＣ１２」といった抽象的な符号を図示するが、緯度経度情報等であってもよい。また、例えば、「勤務地」は、地域名や住所であってもよい。

【0080】

また、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕの興味を示す。すなわち、「興味」は、利用者ＩＤにより識別される利用者Ｕが関心の高い対象を示す。例えば、「興味」は、利用者Ｕが検索エンジンに入力して検索した検索クエリ（キーワード）等であってもよい。なお、図５に示す例では、「興味」は、各利用者Ｕに１つずつ図示するが、複数であってもよい。

【0081】

例えば、図５に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕの年齢は、「２０代」であり、性別は、「男性」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、自宅が「ＬＣ１１」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、勤務地が「ＬＣ１２」であることを示す。また、例えば、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「スポーツ」に興味があることを示す。

【0082】

ここで、図５に示す例では、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「ＬＣ１１」及び「ＬＣ１２」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。以下、他の情報に関する図においても、抽象的な値を図示する場合がある。

【0083】

なお、利用者情報データベース１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕの端末装置１０に関する各種情報を記憶してもよい。また、利用者情報データベース１２１は、利用者Ｕのデモグラフィック（人口統計学的属性）、サイコグラフィック（心理学的属性）、ジオグラフィック（地理学的属性）、ベヘイビオラル（行動学的属性）等の属性に関する情報を記憶してもよい。例えば、利用者情報データベース１２１は、氏名、家族構成、出身地（地元）、職業、職位、収入、資格、居住形態（戸建、マンション等）、車の有無、通学・通勤時間、通学・通勤経路、定期券区間（駅、路線等）、利用頻度の高い駅（自宅・勤務地の最寄駅以外）、習い事（場所、時間帯等）、趣味、興味、ライフスタイル等の情報を記憶してもよい。

【0084】

（履歴情報データベース１２２）
履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図６は、履歴情報データベース１２２の一例を示す図である。図６に示した例では、履歴情報データベース１２２は、「利用者ＩＤ」、「位置履歴」、「検索履歴」、「閲覧履歴」、「購買履歴」、「投稿履歴」といった項目を有する。

【0085】

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「位置履歴」は、利用者Ｕの位置や移動の履歴である位置履歴を示す。また、「検索履歴」は、利用者Ｕが入力した検索クエリの履歴である検索履歴を示す。また、「閲覧履歴」は、利用者Ｕが閲覧したコンテンツの履歴である閲覧履歴を示す。また、「購買履歴」は、利用者Ｕによる購買の履歴である購買履歴を示す。また、「投稿履歴」は、利用者Ｕによる投稿の履歴である投稿履歴を示す。なお、「投稿履歴」は、利用者Ｕの所有物に関する質問を含んでいてもよい。

【0086】

例えば、図６に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕは、「位置履歴＃１」の通りに移動し、「検索履歴＃１」の通りに検索し、「閲覧履歴＃１」の通りにコンテンツを閲覧し、「購買履歴＃１」の通りに所定の店舗等で所定の商品等を購入し、「投稿履歴」の通りに投稿したことを示す。

【0087】

ここで、図６に示す例では、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「位置履歴＃１」、「検索履歴＃１」、「閲覧履歴＃１」、「購買履歴＃１」及び「投稿履歴＃１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

【0088】

なお、履歴情報データベース１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの所定のサービスの利用履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの実店舗の来店履歴又は施設の訪問履歴等を記憶してもよい。また、履歴情報データベース１２２は、利用者Ｕの端末装置１０を用いた決済（電子決済）での決済履歴等を記憶してもよい。

【0089】

（移住先候補情報データベース１２３）
移住先候補情報データベース１２３は、利用者Ｕの行動を示す履歴情報（ログデータ）に関する各種情報を記憶する。図７は、移住先候補情報データベース１２３の一例を示す図である。図７に示した例では、移住先候補情報データベース１２３は、「利用者ＩＤ」、「候補地域」、「親密スコア」、「特徴スコア」、「合計スコア」、「推奨順位」といった項目を有する。

【0090】

「利用者ＩＤ」は、利用者Ｕを識別するための識別情報を示す。また、「候補地域」は、利用者Ｕの移住先候補（移住候補地）となる地域を示す。なお、地域は、関東地方等の地域区分や、都道府県・市区町村等の行政区画の名称により示してもよいし、住所や地域メッシュコード、緯度経度等の位置座標により示してもよい。

【0091】

また、「親密スコア」は、利用者Ｕとその地域との相性の良さ（親和性）に関する親密スコアを示す。また、「特徴スコア」は、その地域の特徴に関する特徴スコアを示す。なお、「特徴スコア」は、その地域の特徴のうち、利用者Ｕの移住希望理由（原因）にマッチする特徴ごとに個別のスコアを示してもよい。また、「合計スコア」は、親密スコアと特徴スコアとを合算したスコア（合計値）を示す。なお、実際には、利用者Ｕの移住希望理由（原因）に応じて、親密スコアと特徴スコアとのそれぞれ、又は合計スコアに重み付けをしてもよい。

【0092】

また、「推奨順位」は、合計スコアに基づく各地域の推奨順位を示す。例えば、「推奨順位」は、利用者Ｕにマッチする地域に関するランキング順位を示す。なお、推奨順位」は、その地域が利用者Ｕにマッチする度合（マッチ度）を示す値であってもよい。

【0093】

例えば、図７に示す例において、利用者ＩＤ「Ｕ１」により識別される利用者Ｕにマッチする候補地域のうち「地域＃Ａ１」について、親密スコアとして「親密スコア＃Ａ１」、特徴スコアとして「特徴スコア＃Ａ１」がそれぞれ算出され、合計値は「合計スコア＃Ａ１」となり、推奨順位は「１」位であることを示す。

【0094】

ここで、図７に示す例では、「Ｕ１」、「地域＃Ａ１」、「親密スコア＃Ａ１」、「特徴スコア＃Ａ１」及び「合計スコア＃Ａ１」といった抽象的な値を用いて図示するが、「Ｕ１」、「地域＃Ａ１」、「親密スコア＃Ａ１」、「特徴スコア＃Ａ１」及び「合計スコア＃Ａ１」には、具体的な文字列や数値等の情報が記憶されるものとする。

【0095】

なお、移住先候補情報データベース１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、移住先候補情報データベース１２３は、地域紹介等の詳細な情報や、地域の物件や仕事に関する広告等を記憶してもよい。また、移住先候補情報データベース１２３は、その地域に対する潜在的な移住希望者のペルソナ（人物像）に関する情報を記憶してもよい。

【0096】

（制御部１３０）
図４に戻り、説明を続ける。制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって、情報提供装置１００の内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図４に示す例では、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、選定部１３３と、提供部１３４とを有する。

【0097】

（取得部１３１）
取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにより入力された検索クエリを取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕが検索エンジン等に検索クエリを入力してキーワード検索を行った際に、通信部１１０を介して、当該検索クエリを取得する。

【0098】

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕに関する利用者情報を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、利用者Ｕを示す識別情報（利用者ＩＤ等）や、利用者Ｕの位置情報、利用者Ｕの属性情報等を取得する。また、取得部１３１は、利用者Ｕのユーザ登録時に、利用者Ｕを示す識別情報や、利用者Ｕの属性情報等を取得してもよい。そして、取得部１３１は、利用者情報を、記憶部１２０の利用者情報データベース１２１に登録する。

【0099】

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報（ログデータ）を取得する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕの端末装置１０から、あるいは利用者ＩＤ等に基づいて各種サーバ等から、利用者Ｕの行動を示す各種の履歴情報を取得する。そして、取得部１３１は、各種の履歴情報を、記憶部１２０の履歴情報データベース１２２に登録する。

【0100】

本実施形態では、取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕのコンテキスト情報を収集する。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕのコンテキスト情報として、利用者Ｕの属性情報、位置情報及び履歴情報のうち少なくとも１つを収集する。また、取得部１３１は、利用者Ｕのコンテキスト情報として、利用者Ｕの端末装置１０に搭載された各センサの検出・計測結果に関する情報を収集してもよい。

【0101】

また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、地域に関する情報を収集する。例えば、取得部１３１は、通信部１１０を介して、地域の特徴に関する情報を収集する。また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、移住希望者を求めている地域の自治体等に関する情報を収集する。また、取得部１３１は、通信部１１０を介して、地域の紹介や広告に関する情報を収集する。

【0102】

（推定部１３２）
推定部１３２は、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する。

【0103】

このとき、推定部１３２は、機械学習手法を用いて、利用者Ｕのコンテキスト情報を入力データとし、潜在的な移住希望者であるか推定するモデルを構築してもよい。機械学習手法は、例えばＤＮＮ（Deep Neural Network）を利用したディープラーニング（深層学習）等である。また、データマイニングやその他の機械学習アルゴリズムを利用してもよい。

【0104】

例えば、推定部１３２は、ユーザのコンテキスト情報と潜在的な移住希望者のペルソナ（人物像）とをデータセットとしてＲＮＮ（Recurrent Neural Network）やＬＳＴＭ（Long short-term memory）等を用いた機械学習を行い、学習モデルとして移住希望者推定モデルを構築する。そして、推定部１３２は、構築された移住希望者推定モデルに利用者Ｕのコンテキスト情報を入力し、出力として潜在的な移住希望者のペルソナを取得する。これにより、推定部１３２は、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であるか否かを判定することができ、また、どのようなタイプの移住希望者であるかを推定することができる。なお、潜在的な移住希望者のペルソナのデータは、実際に移住したユーザのデータに基づくものであってもよい。

【0105】

（選定部１３３）
選定部１３３は、潜在的な移住希望者であると推定された利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。

【0106】

このとき、選定部１３３は、利用者Ｕと各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出し、親密スコアに基づいて利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。このとき、選定部１３３は、機械学習手法を用いて、利用者Ｕのコンテキスト情報を入力データとし、各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出する親密スコア算出モデルを構築してもよい。あるいは、選定部１３３は、機械学習手法を用いて、利用者Ｕのコンテキスト情報を入力データとし、各地域との相性の良さを示す親密スコアが高い地域を選定する移住先候補選定モデルを構築してもよい。

【0107】

また、選定部１３３は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出し、特徴スコアに基づいて利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。このとき、選定部１３３は、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕの移住希望理由に応じた特徴に関する特徴スコアを抽出し、抽出された特徴スコアに基づいて利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。なお、実際には、選定部１３３は、利用者Ｕのコンテキスト情報として、推定部１３２により推定された潜在的な移住希望者のペルソナに応じた特徴に関する特徴スコアを抽出してもよい。また、選定部１３３は、機械学習手法を用いて、利用者Ｕのコンテキスト情報を入力データとし、利用者Ｕの移住希望理由に応じた特徴スコアが高い地域を選定する移住先候補選定モデルを構築してもよい。

【0108】

本実施形態では、選定部１３３は、利用者Ｕと各地域との相性の良さを示す親密スコアと、各地域の特徴に関する特徴スコアとをそれぞれ算出し、親密スコアと特徴スコアとの合計スコアに基づいて利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。このとき、選定部１３３は、算出されたスコアの高い順に、利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。また、選定部１３３は、算出されたスコアの高い順に、住先候補として選定された地域に関するランキングを生成する。

【0109】

また、選定部１３３は、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕがテレワークを行っていると判断した場合、利用者Ｕに適合する地域のうちテレワークが可能な地域を移住先候補として選定する。

【0110】

（提供部１３４）
提供部１３４は、通信部１１０を介して、利用者Ｕの端末装置１０に、移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する。このとき、提供部１３４は、移住先候補として選定された地域のランキングに関する情報を提供してもよい。また、提供部１３４は、通信部１１０を介して、移住先候補として選定された地域の自治体に、移住希望者のペルソナ（人物像）に関する情報を提供する。さらに、提供部１３４は、選定された地域の自治体に対して、その自治体への移住希望者のペルソナに応じた広告（潜在的な移住希望者に向けた広告）を出すことを提案してもよい。

【0111】

〔５．処理手順〕
次に、図８を用いて実施形態に係る情報提供装置１００による処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、情報提供装置１００の制御部１３０によって繰り返し実行される。

【0112】

図８に示すように、情報提供装置１００の取得部１３１は、通信部１１０を介して、地域に関する情報を収集する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３１は、通信部１１０を介して、地域の特徴に関する情報を収集する。

【0113】

続いて、情報提供装置１００の取得部１３１は、通信部１１０を介して、利用者Ｕのコンテキスト情報を収集する（ステップＳ１０２）。例えば、取得部１３１は、利用者Ｕのコンテキスト情報として、利用者Ｕの属性情報、位置情報及び履歴情報のうち少なくとも１つを収集する。

【0114】

続いて、情報提供装置１００の推定部１３２は、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する（ステップＳ１０３）。例えば、推定部１３２は、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であるか否か判定する。利用者Ｕが潜在的な移住希望者でない場合には、他の利用者が潜在的な移住希望者であるか否か判定する。対象となる全ての利用者が潜在的な移住希望者でない場合には、潜在的な移住希望者がいないと判断して、一連の処理を終了する。

【0115】

続いて、情報提供装置１００の選定部１３３は、潜在的な移住希望者であると推定された利用者Ｕと各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出する（ステップＳ１０４）。このとき、選定部１３３は、機械学習手法を用いて、利用者Ｕのコンテキスト情報を入力データとし、各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出する親密スコア算出モデルを構築してもよい。

【0116】

続いて、情報提供装置１００の選定部１３３は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出する（ステップＳ１０５）。このとき、選定部１３３は、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕの移住希望理由に応じた特徴に関する特徴スコアを抽出してもよい。

【0117】

続いて、情報提供装置１００の選定部１３３は、親密スコアと特徴スコアとの合計スコアに基づいて、利用者Ｕと各地域とのマッチングを行い、利用者Ｕにマッチする地域を移住先候補として選定する（ステップＳ１０６）。

【0118】

続いて、情報提供装置１００の選定部１３３は、親密スコアと特徴スコアとの合計スコアに基づいて、利用者Ｕにマッチする地域に関するランキングを生成する（ステップＳ１０７）。

【0119】

続いて、情報提供装置１００の提供部１３４は、通信部１１０を介して、利用者Ｕにマッチする地域に関する情報を端末装置１０に提供する（ステップＳ１０８）。このとき、提供部１３４は、利用者Ｕにマッチする地域に関するランキングを提示し、利用者Ｕがランキングの中から指定した地域に関する情報を端末装置１０に提供してもよい。また、提供部１３４は、地域の紹介や広告に関する情報を端末装置１０に提供してもよい。さらに、提供部１３４は、利用者Ｕにマッチする地域の自治体に対して、その自治体への移住希望者のペルソナに応じた広告（潜在的な移住希望者に向けた広告）を出すことを提案してもよい。

【0120】

〔６．変形例〕
上述した端末装置１０及び情報提供装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、実施形態の変形例について説明する。

【0121】

上記の実施形態において、情報提供装置１００が実行している処理の一部又は全部は、実際には、端末装置１０が実行してもよい。例えば、スタンドアローン（Stand-alone）で（端末装置１０単体で）処理が完結してもよい。この場合、端末装置１０に、上記の実施形態における情報提供装置１００の機能が備わっているものとする。また、上記の実施形態では、端末装置１０は情報提供装置１００と連携しているため、利用者Ｕから見れば、情報提供装置１００の処理も端末装置１０が実行しているように見える。すなわち、他の観点では、端末装置１０は、情報提供装置１００を備えているともいえる。

【0122】

〔７．効果〕
上述してきたように、本願に係る情報処理装置（情報提供装置１００）は、利用者Ｕのコンテキスト情報を収集する取得部１３１と、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕが潜在的な移住希望者であると推定する推定部１３２と、潜在的な移住希望者であると推定された利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する選定部１３３と、移住先候補として選定された地域に関する情報を提供する提供部１３４と、を備える。

【0123】

また、選定部１３３は、利用者Ｕと各地域との相性の良さを示す親密スコアを算出し、親密スコアに基づいて利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。

【0124】

また、選定部１３３は、各地域の特徴に関する特徴スコアを算出し、特徴スコアに基づいて利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。

【0125】

また、選定部１３３は、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕの移住希望理由に応じた特徴に関する特徴スコアを抽出し、抽出された特徴スコアに基づいて利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。

【0126】

また、選定部１３３は、利用者Ｕと各地域との相性の良さを示す親密スコアと、各地域の特徴に関する特徴スコアとをそれぞれ算出し、親密スコアと特徴スコアとの合計スコアに基づいて利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。

【0127】

また、選定部１３３は、算出されたスコアの高い順に、利用者Ｕに適合する地域を移住先候補として選定する。

【0128】

また、選定部１３３は、利用者Ｕのコンテキスト情報に基づいて、利用者Ｕがテレワークを行っていると判断した場合、利用者Ｕに適合する地域のうちテレワークが可能な地域を移住先候補として選定する。

【0129】

また、提供部１３４は、移住先候補として選定された地域の自治体に、移住希望者の人物像に関する情報を提供する。

【0130】

また、取得部１３１は、利用者Ｕのコンテキスト情報として、利用者Ｕの属性情報、位置情報及び履歴情報のうち少なくとも１つを収集する。

【0131】

上述した各処理のいずれかもしくは組合せにより、本願に係る情報処理装置は、潜在的な移住希望者を推定して、移住を希望する理由とマッチする地域に関する情報を提供することができる。

【0132】

〔８．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る端末装置１０や情報提供装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、情報提供装置１００を例に挙げて説明する。図９は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０６０、入力Ｉ／Ｆ１０７０、ネットワークＩ／Ｆ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。

【0133】

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。演算装置１０３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現される。

【0134】

一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等により実現される。二次記憶装置１０５０は、内蔵ストレージであってもよいし、外付けストレージであってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリやＳＤ（Secure Digital）メモリカード等の取り外し可能な記憶媒体であってもよい。また、二次記憶装置１０５０は、クラウドストレージ（オンラインストレージ）やＮＡＳ（Network Attached Storage）、ファイルサーバ等であってもよい。

【0135】

出力Ｉ／Ｆ１０６０は、ディスプレイ、プロジェクタ、及びプリンタ等といった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力Ｉ／Ｆ１０７０は、マウス、キーボード、キーパッド、ボタン、及びスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインターフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0136】

また、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０はそれぞれ出力装置１０１０及び入力装置１０２０と無線で接続してもよい。すなわち、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、ワイヤレス機器であってもよい。

【0137】

また、出力装置１０１０及び入力装置１０２０は、タッチパネルのように一体化していてもよい。この場合、出力Ｉ／Ｆ１０６０及び入力Ｉ／Ｆ１０７０も、入出力Ｉ／Ｆとして一体化していてもよい。

【0138】

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、又は半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。

【0139】

ネットワークＩ／Ｆ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。

【0140】

演算装置１０３０は、出力Ｉ／Ｆ１０６０や入力Ｉ／Ｆ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。

【0141】

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器から取得したプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行してもよい。また、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、ネットワークＩ／Ｆ１０８０を介して他の機器と連携し、プログラムの機能やデータ等を他の機器の他のプログラムから呼び出して利用してもよい。

【0142】

〔９．その他〕
以上、本願の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本発明が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。

【0143】

また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

【0144】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【0145】

例えば、上述した情報提供装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

【0146】

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

【0147】

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

【符号の説明】

【0148】

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報提供装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報データベース
１２２ 履歴情報データベース
１２３ 移住先候補情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 選定部
１３４ 提供部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】